- 目前开学了，没什么时间维护该项目，后续更新可能得等长假才能继续
✨ 核心功能 ✨
| 功能模块 | 关键能力 |
|---|---|
| 🎨 小说设定工坊 | 世界观架构 / 角色设定 / 剧情蓝图 |
| 📖 智能章节生成 | 多阶段生成保障剧情连贯性 |
| 🧠 状态追踪系统 | 角色发展轨迹 / 伏笔管理系统 |
| 🔍 语义检索引擎 | 基于向量的长程上下文一致性维护 |
| 📚 知识库集成 | 支持本地文档参考 |
| ✅ 自动审校机制 | 检测剧情矛盾与逻辑冲突 |
| 🖥 可视化工作台 | 全流程GUI操作，配置/生成/审校一体化 |
一款基于大语言模型的多功能小说生成器，助您高效创作逻辑严谨、设定统一的长篇故事
2025-03-05 添加角色库功能
2025-03-09 添加字数显示
2025-03-13 1、新增闲云修改； 2、把本章指导改成内容指导； 3、在生成架构中的： 2. 角色动力学设定（角色弧光模型）、 3. 世界构建矩阵（三维度交织法）、 4. 情节架构（三幕式悬念）与生成目录的：5. 章节目录生成（悬念节奏曲线）加入引导词内容指导，以方便生成角色动力学时只以核心种子生成，导致生成的内容与实际需求不符。 4、在终端加回被删除的LLM提示词与LLM返回内容显示，以便复盘，参考修改提示词。
确保满足以下运行条件：
- Python 3.9+ 运行环境（推荐3.10-3.12之间）
- pip 包管理工具
- 有效API密钥：
- 云端服务：OpenAI / DeepSeek 等
- 本地服务：Ollama 等兼容 OpenAI 的接口
-
下载项目
- 通过 GitHub 下载项目 ZIP 文件，或使用以下命令克隆本项目：
git clone https://github.com/YILING0013/AI_NovelGenerator
- 通过 GitHub 下载项目 ZIP 文件，或使用以下命令克隆本项目：
-
安装编译工具（可选）
- 如果对某些包无法正常安装，访问 Visual Studio Build Tools 下载并安装C++编译工具，用于构建部分模块包；
- 安装时，默认只包含 MSBuild 工具，需手动勾选左上角列表栏中的 C++ 桌面开发 选项。
-
安装依赖并运行
- 打开终端，进入项目源文件目录：
cd AI_NovelGenerator - 安装项目依赖：
pip install -r requirements.txt
- 安装完成后，运行主程序：
python main.py
- 打开终端，进入项目源文件目录：
如果缺失部分依赖，后续手动执行
pip install XXX进行安装即可
novel-generator/
├── main.py # 入口文件, 运行 GUI
├── ui.py # 图形界面
├── novel_generator.py # 章节生成核心逻辑
├── consistency_checker.py # 一致性检查, 防止剧情冲突
|—— chapter_directory_parser.py # 目录解析
|—— embedding_adapters.py # Embedding 接口封装
|—— llm_adapters.py # LLM 接口封装
├── prompt_definitions.py # 定义 AI 提示词
├── utils.py # 常用工具函数, 文件操作
├── config_manager.py # 管理配置 (API Key, Base URL)
├── config.json # 用户配置文件 (可选)
└── vectorstore/ # (可选) 本地向量数据库存储
{
"api_key": "sk-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX",
"base_url": "https://api.openai.com/v1",
"interface_format": "OpenAI",
"model_name": "gpt-4o-mini",
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 4096,
"embedding_api_key": "sk-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX",
"embedding_interface_format": "OpenAI",
"embedding_url": "https://api.openai.com/v1",
"embedding_model_name": "text-embedding-ada-002",
"embedding_retrieval_k": 4,
"topic": "星穹铁道主角星穿越到原神提瓦特大陆，拯救提瓦特大陆，并与其中的角色展开爱恨情仇的小说",
"genre": "玄幻",
"num_chapters": 120,
"word_number": 4000,
"filepath": "D:/AI_NovelGenerator/filepath"
}-
生成模型配置
api_key: 大模型服务的API密钥base_url: API终端地址（本地服务填Ollama等地址）interface_format: 接口模式model_name: 主生成模型名称（如gpt-4, claude-3等）temperature: 创意度参数（0-1，越高越有创造性）max_tokens: 模型最大回复长度
-
Embedding模型配置
embedding_model_name: 模型名称（如Ollama的nomic-embed-text）embedding_url: 服务地址embedding_retrieval_k:
-
小说参数配置
topic: 核心故事主题genre: 作品类型num_chapters: 总章节数word_number: 单章目标字数filepath: 生成文件存储路径
python main.py执行后，GUI 将会启动，你可以在图形界面中进行各项操作。
新增的 CLI 工具提供了通过命令行参数控制小说生成的各项功能。请确保您已按照 环境准备 部分的要求配置好环境。
基本用法:
python cli.py <command> [options]可用命令:
-
配置管理 (
config)- 显示当前配置:
python cli.py config --show - 设置配置项:
python cli.py config --set <KEY> <VALUE>例如:python cli.py config --set api_key YOUR_OPENAI_API_KEY配置文件默认保存在项目根目录下的config.json。
- 显示当前配置:
-
生成小说架构 (
generate-architecture)python cli.py generate-architecture --topic "赛博朋克侦探故事" --genre "科幻悬疑" --filepath "./my_novel_project"
--filepath: 项目文件保存路径 (默认:./novel_project)。--topic: 小说主题 (必需)。--genre: 小说类型 (必需)。--num_chapters: 章节数量 (默认: 10)。--word_number: 每章大致字数 (默认: 3000)。--user_guidance: 用户自定义生成指导。- 其他 LLM 相关参数如
--api_key,--model_name等可通过命令行覆盖，或从config.json读取。
-
生成章节蓝图 (
generate-blueprint)python cli.py generate-blueprint --filepath "./my_novel_project"--filepath: 项目文件路径，需包含Novel_architecture.txt(默认:./novel_project)。--user_guidance: 用户自定义生成指导。- LLM 参数同上。
-
生成章节草稿 (
generate-chapter)python cli.py generate-chapter --filepath "./my_novel_project" --chapter_num 1--filepath: 项目文件路径 (默认:./novel_project)。--chapter_num: 要生成的章节号 (必需)。--word_number: 本章大致字数 (默认: 3000)。--user_guidance: 本章的用户指导。--characters_involved,--key_items,--scene_location,--time_constraint: 章节特定元素。- LLM 及 Embedding 相关参数同上或可通过命令行指定。
-
导入知识文件 (
import-knowledge)python cli.py import-knowledge --filepath "./my_novel_project" --knowledge_file "worldbuilding.md"
--filepath: 项目文件路径 (默认:./novel_project)。--knowledge_file: 要导入的知识文件名 (例如worldbuilding.md,characters.md)。CLI会首先在项目路径下查找，如果找不到，会尝试在项目根目录的事例文件夹下查找。- Embedding 相关参数同上或可通过命令行指定。
-
清空向量数据库 (
clear-vectorstore)python cli.py clear-vectorstore --filepath "./my_novel_project"--filepath: 项目文件路径 (默认:./novel_project)。
获取帮助:
python cli.py --help
python cli.py <command> --help例如，查看 generate-architecture 命令的帮助：
python cli.py generate-architecture --help如果你想在无 Python 环境的机器上使用本工具，可以使用 PyInstaller 进行打包：
pip install pyinstaller
pyinstaller main.spec打包完成后，会在 dist/ 目录下生成可执行文件（如 Windows 下的 main.exe）。
-
启动后，先完成基本参数设置：
- API Key & Base URL（如
https://api.openai.com/v1） - 模型名称（如
gpt-3.5-turbo、gpt-4o等） - Temperature (0~1，决定文字创意程度)
- 主题(Topic)（如 “废土世界的 AI 叛乱”）
- 类型(Genre)（如 “科幻”/“魔幻”/“都市幻想”）
- 章节数、每章字数（如 10 章，每章约 3000 字）
- 保存路径（建议创建一个新的输出文件夹）
- API Key & Base URL（如
-
点击「Step1. 生成设定」
- 系统将基于主题、类型、章节数等信息，生成：
Novel_setting.txt：包含世界观、角色信息、雷点暗线等。
- 可以在生成后的
Novel_setting.txt中查看或修改设定内容。
- 系统将基于主题、类型、章节数等信息，生成：
-
点击「Step2. 生成目录」
- 系统会根据已完成的
Novel_setting.txt内容，为全部章节生成：Novel_directory.txt：包括每章标题和简要提示。
- 可以在生成后的文件中查看、修改或补充章节标题和描述。
- 系统会根据已完成的
-
点击「Step3. 生成章节草稿」
- 在生成章节之前，你可以：
- 设置章节号（如写第 1 章，就填
1） - 在“本章指导”输入框中提供对本章剧情的任何期望或提示
- 设置章节号（如写第 1 章，就填
- 点击按钮后，系统将：
- 自动读取前文设定、
Novel_directory.txt、以及已定稿章节 - 调用向量检索回顾剧情，保证上下文连贯
- 生成本章大纲 (
outline_X.txt) 及正文 (chapter_X.txt)
- 自动读取前文设定、
- 生成完成后，你可在左侧的文本框查看、编辑本章草稿内容。
- 在生成章节之前，你可以：
-
点击「Step4. 定稿当前章节」
- 系统将：
- 更新全局摘要（写入
global_summary.txt） - 更新角色状态（写入
character_state.txt） - 更新向量检索库（保证后续章节可以调用最新信息）
- 更新剧情要点（如
plot_arcs.txt）
- 更新全局摘要（写入
- 定稿完成后，你可以在
chapter_X.txt中看到定稿后的文本。
- 系统将：
-
一致性检查（可选）
- 点击「[可选] 一致性审校」按钮，对最新章节进行冲突检测，如角色逻辑、剧情前后矛盾等。
- 若有冲突，会在日志区输出详细提示。
-
重复第 4-6 步 直到所有章节生成并定稿！
向量检索配置提示
- embedding模型需要显示指定接口和模型名称；
- 使用本地Ollama的Embedding时需提前启动Ollama服务：
ollama serve # 启动服务 ollama pull nomic-embed-text # 下载/启用模型- 切换不同Embedding模型后建议清空vectorstore目录
- 云端Embedding需确保对应API权限已开通
该问题大概率由于API未正确响应造成，也许响应了一个html？其它内容，导致出现该报错；
确认接口是否稳定；
在GUI界面中对应输入即可。
如有更多问题或需求，欢迎在项目 Issues 中提出。